347_前K个高频元素
347_前K个高频元素
package 队列.优先级队列; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.Comparator; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.PriorityQueue; /** * https://leetcode-cn.com/problems/top-k-frequent-elements/ * * @author Huangyujun * */ public class _347_前K个高频元素 { public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) { // List<Integer> res = new ArrayList<Integer>(); // 键-元素数值,值-数量 HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>(); int len = nums.length; for (int i = 0; i < len; i++) { // if (map.containsKey(nums[i])) { // int frequency = map.get(nums[i]) + 1; // map.put(nums[i], frequency); // } else { // map.put(nums[i], 1); // } // 优化一下: int frequency = map.getOrDefault(nums[i], 0) + 1; map.put(nums[i], frequency); } // // 使用集合,将键装到集合【并用集合Collections的排序,通过map的get() 的频率进行比较后存储】 // List<Integer> list = new ArrayList<Integer>(map.keySet()); // // 排序 // Collections.sort(list, (a, b) -> map.get(b) - map.get(a)); // for (int i = 0; i < k; i++) { // res.add(list.get(i)); // } // 优化【直接使用map开启遍历,不再使用Collections重复遍历】 // 优化点【使用小根堆】 PriorityQueue<int[]> queue = new PriorityQueue<>(new Comparator<int[]>() { //箭头函数【lambda表达式】的话,执行效率并不高 @Override public int compare(int[] o1, int[] o2) { return o1[1] - o2[1]; } }); /** * 优先队列存储方式queue.offer(new int[] { num, count });???看不懂,为啥是两个呢??? * 跟他定义成数组直接相关啦【没定义成数组【又因为num、count 是同类型的,so 定义成同类数组很好】,肯定存储一个】 */ //前k个【】 for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) { int num = entry.getKey(), count = entry.getValue(); // if (queue.size() == k) { // if (queue.peek()[1] < count) { // queue.poll(); // queue.offer(new int[] { num, count }); // } // } else { // queue.offer(new int[] { num, count }); // } queue.offer(new int[] { num, count }); if(queue.size() > k) { queue.poll(); } } int[] ans = new int[k]; for (int i = 0; i < k; i++) { ans[i] = queue.poll()[0]; } // int[] ans = new int[k]; // for(int i = 0; i < k; i++) { // ans[i] = res.get(i); // } return ans; } }
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